神经网络训练中的四个常见误区

神经网络训练不能仅凭网络深度、训练损失或优化器判断效果：更深不保证学得更好，低训练损失可能源于记忆训练集，ReLU只能缓解梯度消失，Adam也不总优于SGD。 这些判断分别对应模型容量、泛化能力、梯度传播和优化过程。实际评估时，需要结合数据、模型结构与训练表现，而不能把某项指标或工具当作效果保证。

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还没有足够的连续观测数据，暂不绘制趋势。